hoe vullen NumPy en SciPy elkaar aan bij machine learning-taken

Numerieke bewerkingen

Machine learning-algoritmen

Gegevensvoorverwerking

Visualisatie

Optimalisatie en lineaire algebra

Samenvattend biedt NumPy de fundamentele numerieke en array-gebaseerde bewerkingen, terwijl SciPy voortbouwt op NumPy en een breder scala aan wetenschappelijke en technische computermodules biedt, waaronder vele die nuttig zijn voor machine learning-taken. Door ze samen te gebruiken, kunt u de sterke punten van beide bibliotheken benutten om krachtige en efficiënte machine learning-modellen te bouwen.

Citaties:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analysis- including-ipython-scikits-and-matplotlib/9215295
[3] https://www.linkedin.com/advice/3/what-differences-between-pandas-numpy-scipy-data-manipulation-eyvke
[4] https://www.freelancinggig.com/blog/2018/12/09/what-is-the-difference-between-numpy-and-scipy/
[5] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/

hoe verbetert SciPy de prestaties van machine learning-modellen vergeleken met het gebruik van alleen NumPy

SciPy verbetert de prestaties van machine learning-modellen in vergelijking met het gebruik van alleen NumPy op een paar belangrijke manieren:

1. Geavanceerde algoritmen: SciPy biedt toegang tot een breder scala aan geavanceerde numerieke algoritmen en optimalisatieroutines die sterk zijn geoptimaliseerd voor prestaties. Dit omvat zaken als schaarse matrixbewerkingen, niet-lineaire oplossers, signaalverwerkingsfuncties en gespecialiseerde machine learning-algoritmen zoals SVM's, k-means en PCA. Deze geavanceerde algoritmen kunnen vaak beter presteren dan de meer basale lineaire algebra-bewerkingen die alleen al in NumPy beschikbaar zijn.

2. Efficiënte datastructuren: SciPy maakt gebruik van efficiëntere datastructuren, zoals schaarse matrices, die aanzienlijke prestatieverbeteringen kunnen opleveren voor bepaalde soorten machine learning-problemen, vooral die waarbij grote, schaarse datasets betrokken zijn.

3. Parallisatie: Hoewel NumPy zelf geen directe parallelle implementaties biedt, kan SciPy profiteren van parallellisme via de onderliggende bibliotheken die het gebruikt, zoals OpenBLAS of Intel MKL. Hierdoor kan SciPy multi-core CPU's en GPU's gebruiken om berekeningen te versnellen.

4. Gespecialiseerde modules: SciPy bevat gespecialiseerde modules zoals `scipy.stats` en `scipy.optimize` die zeer geoptimaliseerde implementaties bieden van algemene statistische en optimalisatieroutines die worden gebruikt in machinaal leren, zoals kansverdelingen, hypothesetests, root- vinden en numerieke integratie.

5. Ecosysteemintegratie: SciPy is nauw geïntegreerd met het bredere Python-datawetenschapsecosysteem, inclusief bibliotheken zoals NumPy, Pandas en Scikit-learn. Hierdoor kunnen machine learning-modellen die met SciPy zijn gebouwd, naadloos gebruikmaken van de functionaliteit en prestaties van deze andere bibliotheken.

Samenvattend: terwijl NumPy de fundamentele numerieke bewerkingen levert, bouwt SciPy voort op deze basis om een ​​uitgebreidere reeks sterk geoptimaliseerde routines en datastructuren te bieden die de prestaties van machine learning-modellen aanzienlijk kunnen verbeteren, vooral voor complexere of grootschalige problemen. De combinatie van NumPy en SciPy is een krachtig hulpmiddel voor efficiënt en krachtig machine learning in Python.